劉泱麟 盛大宸(通訊作者)，2

(1.北京工業(yè)大學(xué)耿丹學(xué)院 北京 101301；2.國際基督教大學(xué) 東京 181-8585)

中國股票市場成立并發(fā)展至今，已經(jīng)成為中國資本市場體系的重要組成部分，也是中國資本市場和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的晴雨表。但相較于一些發(fā)達(dá)國家成熟的股票市場而言，我國股票市場各方面還處在發(fā)展中階段。從參與市場的投資者來看，雖然近些年機(jī)構(gòu)投資者大幅上升，但投資者還是以散戶為主。與機(jī)構(gòu)投資者相比，散戶投資者的經(jīng)驗(yàn)不足，信息來源也遠(yuǎn)落后于機(jī)構(gòu)投資者，又不具有良好的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和控制能力，以及正確的投資理念和金融素養(yǎng)，往往會(huì)追隨市場情緒“追漲殺跌”。本文通過運(yùn)用個(gè)股收益率分散程度的絕對(duì)偏離度(cross-sectional absolute deviation of returns，又稱CSAD)模型，觀察不同市值的市場個(gè)股CSAD的市場波動(dòng)敏感度，進(jìn)而總結(jié)分析不同市值個(gè)股在不同市場環(huán)境和情緒中的波動(dòng)情況。

1 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于市場情緒、市場集群，國外的學(xué)者對(duì)此研究較早。主要采取兩類方法來分析，第一類方法是從特定投資者的角度來分析，在采用集合競價(jià)的股票市場中，對(duì)投資者在同一時(shí)間進(jìn)行大量交易相同股票的交易價(jià)格數(shù)據(jù)和交易量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和對(duì)比，研究和分析股票市場中的投資者盲目跟風(fēng)投資的行為。在此基礎(chǔ)上，Lakonishok(1992)提出了LSV方法(Lakonishok， Shleifer and Vishny herding measure)。隨著時(shí)代和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，后來更多的學(xué)者在原有基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展了LSV模型來研究集群效應(yīng)。第二類方法是從整體投資市場的角度分析，主要是根據(jù)市場指數(shù)的走勢并以投資收益率分散度指標(biāo)為基礎(chǔ)來判斷集群效應(yīng)是否存在。其中，Christie和Huang通過建立橫截面標(biāo)準(zhǔn)差指標(biāo)，分析了美國股票市場的羊群效應(yīng)，認(rèn)為如果CSSD(Cross Sectional Standard Deviation)指標(biāo)縮小就能夠說明市場存在著集群現(xiàn)象，或者當(dāng)個(gè)股的收益率與市場收益率之間偏離的幅度逐漸減少也能說明市場存在著集群現(xiàn)象；Chang等 (2000) 提出了CSAD(cross-sectional absolute deviation of returns)模型，并且利用美國、日本、韓國，以及我國香港地區(qū)和臺(tái)灣地區(qū)五個(gè)股票市場的相關(guān)數(shù)據(jù)驗(yàn)證其是否存在著羊群行為的現(xiàn)象，最后的實(shí)證結(jié)果是：韓國和我國臺(tái)灣地區(qū)市場存在集群效應(yīng)，日本存在部分集群效應(yīng)，而美國和我國香港地區(qū)市場不存在集群效應(yīng)。

國內(nèi)關(guān)于羊群效應(yīng)的研究主要是在國外已經(jīng)建立的模型基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)證分析和補(bǔ)充發(fā)展。宋軍和吳沖鋒(2001)在CSSD法的基礎(chǔ)上，利用滬深兩地所有上市公司的交易數(shù)據(jù)，分別考慮了以日和月的時(shí)間跨度來解析市場的市場情緒，與美國的股票市場的相關(guān)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行對(duì)比，最后發(fā)現(xiàn)我國股票中的集群行為程度較高；馬麗(2016)則是利用滬市交易數(shù)據(jù)，分別研究了以CSAD模型的回歸方程和CSSD模型為基礎(chǔ)的回歸方程進(jìn)行集群效益的實(shí)證檢驗(yàn)，并同時(shí)在此基礎(chǔ)上分牛市和熊市樣本分別進(jìn)行檢驗(yàn)；戴淑庚和陸彬(2016)在資本資產(chǎn)定價(jià)理論的基礎(chǔ)上運(yùn)用CSAD模型為基礎(chǔ)的二次項(xiàng)曲線方程，然后利用滬深300部分成分股的交易數(shù)據(jù)，分別對(duì)大盤股和小盤股、漲跌市場進(jìn)行羊群效應(yīng)的實(shí)證回歸。結(jié)果表明：大盤股羊群效應(yīng)程度更高，上漲市場比下跌市場的羊群行為更顯著；而田箐和夏溪(2018)以至2016年的日收益率數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，得出了不同的結(jié)果，其實(shí)證表明在股票上漲階段無集群效應(yīng)，但在下跌階段卻有明顯的集群效應(yīng)；唐勇等(2020)通過研究投資者對(duì)公司層面關(guān)注度的變動(dòng)得出股市下降時(shí)集群行為產(chǎn)生的影響強(qiáng)于股市上升時(shí)的狀況；劉暢和廖宜靜(2019)用CSAD模型對(duì)滬深市的所有A股進(jìn)行研究，并引入二次項(xiàng)的理論到回歸方程中，實(shí)證分析結(jié)果表明滬深兩市均存在羊群效應(yīng)；市場中投資者主要分成個(gè)人投資者和機(jī)構(gòu)投資者，在我國股市的情況是機(jī)構(gòu)投資者在股市中的占比較小，散戶的占比較大，程子悅和巴曙松(2021)認(rèn)為，CSAD指標(biāo)可以用來設(shè)計(jì)閾值、區(qū)間和短期波動(dòng)等交易策略。

區(qū)別于上述研究，本文主要區(qū)分不同市場環(huán)境中的小盤股和大盤股的CSAD偏離度的市場波動(dòng)性敏感度的變化，分析個(gè)股波動(dòng)的變化情況，進(jìn)而探索其反襯的理論是否驗(yàn)證我們的投資經(jīng)驗(yàn)。

2 理論基礎(chǔ)和研究假設(shè)

Chang等(2000)提出了CSAD模型，其用途主要是用來測試市場的離散水平，進(jìn)而推導(dǎo)出市場的集群狀況。

首先，通過資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM)，得出如下公式：

將式(1)和式(2)代入式(4)，則有：

因此，最終有：

且二階導(dǎo)

因此，建立模型：

投資者完全理性和市場為有效市場是資本資產(chǎn)定價(jià)理論中的兩條基本的假設(shè)。當(dāng)一階導(dǎo)數(shù)大于零，二階導(dǎo)數(shù)等于零時(shí)，說明這個(gè)時(shí)候的市場符合理想市場的假設(shè)。

基于上述理論，提出四個(gè)假設(shè)。

假設(shè)一：當(dāng)市場處于上升環(huán)境時(shí)，與大盤股相比，小盤股的CSAD偏離度的市場波動(dòng)性敏感度不強(qiáng)。也就是說，在市場上升時(shí)，市場的波動(dòng)性沒有增大小盤股的整體CSAD偏離度。

假設(shè)二：當(dāng)市場處于下降環(huán)境時(shí)，與大盤股相比，小盤股的CSAD偏離度的市場波動(dòng)性敏感度更強(qiáng)。也就是說，在市場下降時(shí)，與大盤股相比，市場的波動(dòng)性更強(qiáng)，會(huì)增大小盤股的整體CSAD偏離度。

假設(shè)三：當(dāng)市場處于下降環(huán)境時(shí)，與大盤股相比，小盤股的CSAD偏離度的市場波動(dòng)性敏感度隨著市場波動(dòng)增大快速增強(qiáng)，而大盤股的CSAD偏離度的市場波動(dòng)性敏感度需等到市場在下行環(huán)境中進(jìn)入深度波動(dòng)，才展現(xiàn)出較大幅度的增長。

假設(shè)四：當(dāng)市場處于上升環(huán)境時(shí)，在不同的上升程度下，大盤股的CSAD偏離度的市場波動(dòng)性敏感度在市場上升較弱的環(huán)境下更強(qiáng)，而當(dāng)市場在上升環(huán)境中深度波動(dòng)時(shí)，大、小盤股的CSAD偏離度的市場波動(dòng)性敏感度均向不顯著收斂。

3 數(shù)據(jù)與實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)與全樣本回歸

滬深300指數(shù)的編制既考慮了流動(dòng)性，也考慮了市值大小，同時(shí)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，因此，選取目前滬深300指數(shù)成分股中2017年以前上市的公司作為中盤股，共得到235家公司。同時(shí)按照2016年12月31日收盤市值，找出當(dāng)時(shí)市值最大的235家和市值最小的235家上市公司，統(tǒng)計(jì)各公司2017年1月3日—2019年12月31日的日回報(bào)率。去掉周末后小、中、大盤股各得到(235家公司乘以731天)171、785個(gè)日回報(bào)數(shù)據(jù)。然后，獲取上述3年間每日的滬深300指數(shù)回報(bào)作為市場回報(bào)，進(jìn)而計(jì)算每日的CSAD值，小、中大盤股各獲得731個(gè)日CSAD值。具體描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2給出了具體變量的英文名稱所對(duì)應(yīng)的中文含義。

表2 變量名稱定義表

從表1可見，小盤股的CSAD離差無論是全樣本，還是在上升和下降的子樣本中，都比較大，這充分說明了與大盤股相比，小盤股的波動(dòng)性比較強(qiáng)。但僅僅憑CSAD本身，無法直觀觀測到CSAD會(huì)如何隨市場波動(dòng)性變化而變化。而進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，在上行樣本中，小盤股的CSAD均值與大盤股的CSAD均值差別不大，而且CSAD的標(biāo)準(zhǔn)差差異也不大。而在下行樣本中，小盤股和大盤股的CSAD的均值和標(biāo)準(zhǔn)差差異都比較大，說明上行樣本和下行樣本中小盤股和大盤股的波動(dòng)性可能存在著一些潛在不一致的關(guān)系。此外，由于滬深300的編制規(guī)則，導(dǎo)致其有大盤股的偏誤性，因此，市場回報(bào)和大盤股回報(bào)雖然不同，但具有一定程度上的一致傾向。這也解釋了為什么表1中用滬深300指數(shù)成分公司做代表的中盤股和大盤股的數(shù)據(jù)比較相似。

表3反映了全樣本數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果。從表3中可以發(fā)現(xiàn)，確實(shí)小、中、大盤股的CSAD的市場波動(dòng)敏感性都大于0，并且都顯著，這符合理論依據(jù)中的式(7)。在市場波動(dòng)性為0左右時(shí)，小盤股波動(dòng)較大。然而，隨著市場波動(dòng)的升高，因?yàn)榇蟊P股的市場波動(dòng)敏感性較大，因此大盤股的CSAD升高較快。大盤股的指數(shù)二次項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，這違反了理論依據(jù)中的理性假設(shè)(式(8))。也就是當(dāng)市場波動(dòng)足夠大后，大盤股的CSAD呈加速增加。而CSAD因?yàn)楸旧硎莻€(gè)股表現(xiàn)和市場表現(xiàn)的偏離度，這說明有些個(gè)股的波動(dòng)明顯偏離了市場波動(dòng)，也就是在市場波動(dòng)較大時(shí)個(gè)股波動(dòng)有較大分化，個(gè)股的個(gè)體效應(yīng)明顯。

表3 全樣本，一般市場環(huán)境的市場情緒與波動(dòng)

3.2 上行市場樣本和下行市場樣本分析

表4反映了上行市場回歸結(jié)果。上行市場中小盤股的市場波動(dòng)敏感度系數(shù)不顯著，一方面說明投資者違反了理性假設(shè)原則；另一方面可以得出隨著市場波動(dòng)的上升，小盤股的CSAD值基本保持在一個(gè)相對(duì)固定的值，并未隨市場波動(dòng)增大而增加。但考慮到CSAD值本身的計(jì)算就用到了市場波動(dòng)值(式(6))，因此相對(duì)固定的CSAD值的一個(gè)合理解釋是小盤股整體的波動(dòng)隨市場波動(dòng)擴(kuò)大而擴(kuò)大，其每個(gè)個(gè)體回報(bào)和整體市場回報(bào)的差分都是相對(duì)固定的，并沒有出現(xiàn)過多的個(gè)股個(gè)體效應(yīng)。假設(shè)一小盤股的CSAD的市場波動(dòng)敏感性不強(qiáng)得以證明。與小盤股不同，中、大盤股都反映出了一定的隨著市場波動(dòng)增大而CSAD增大的狀況。

表4 上行市場樣本，一般市場環(huán)境的市場情緒與波動(dòng)

表5給出了下行市場環(huán)境中的計(jì)量結(jié)果。從表5中可知，小盤股的市場波動(dòng)敏感度系數(shù)較大，而且顯著，說明隨著市場波動(dòng)增大，小盤股的CSAD偏離度增大，也反映出在下行市場中，小盤股的分化比較嚴(yán)重。假設(shè)二得以證實(shí)。而中、大盤股與小盤股相比，雖然也有一定程度的個(gè)股分化，但是沒有小盤股的分化嚴(yán)重。這與我們的交易邏輯較為符合。在上行市場中，因?yàn)樾”P股的市值較小，普遍比較受投資者追捧。而在市場下行時(shí)，一般個(gè)人投資者會(huì)迅速賣出業(yè)績不好的小盤股，而機(jī)構(gòu)投資者也會(huì)持有一些防御性的貝塔值相對(duì)較低的大盤股，因此下行市場中，小盤股的分化相對(duì)比較大。

表5 下行市場樣本，一般市場環(huán)境的市場情緒與波動(dòng)

3.3 不同波動(dòng)程度下的上行和下行市場環(huán)境分析

表6和表7以小于0、小于-1%和小于-1.5%作為三個(gè)市場波動(dòng)水平的閾值，展示了不同下行市場波動(dòng)下小盤股和大盤股的CSAD變化情況。對(duì)比從較小市場波動(dòng)到較大市場波動(dòng)小盤股和大盤股的CSAD市場波動(dòng)敏感性系數(shù)變化可見，在市場波動(dòng)較弱的情況下，小盤股的CSAD市場波動(dòng)敏感性系數(shù)變化就已經(jīng)較大，上升速度極快。而大盤股的CSAD市場波動(dòng)敏感系數(shù)是在市場波動(dòng)較大時(shí)，才開始較快上升，而在市場波動(dòng)較弱及適中時(shí)，其CSAD市場波動(dòng)敏感度系數(shù)變化不大。假設(shè)三得以證實(shí)。

表6 不同下行程度的小盤股樣本

表7 不同下行程度的大盤股樣本

在表8和表9中，以大于0、大于1%和大于1.5%作為三個(gè)市場波動(dòng)水平的閾值，展示了不同上行市場波動(dòng)下小盤股和大盤股的CSAD變化情況。和前期一樣，在把上行市場環(huán)境的波動(dòng)率推高的樣本中，也沒有發(fā)現(xiàn)小盤股CSAD的市場波動(dòng)敏感的顯著區(qū)別于0的情況，表示上行市場中小盤股的波動(dòng)是相對(duì)整體的，而不是以個(gè)股突出波動(dòng)的形式存在，而且這種關(guān)系相對(duì)比較穩(wěn)定。而大盤股的CSAD的市場波動(dòng)敏感性在上行市場中，當(dāng)市場波動(dòng)相對(duì)較小時(shí)，呈現(xiàn)出個(gè)股分化，CSAD隨市場波動(dòng)上升而上升的情況，也就意味著個(gè)股的個(gè)體效應(yīng)相對(duì)較強(qiáng)。當(dāng)上行市場進(jìn)入中、重度波動(dòng)時(shí)，大盤股的CSAD也呈現(xiàn)出和小盤股一樣的特征，其CSAD不再隨著市場波動(dòng)而上漲，而是相對(duì)穩(wěn)定，也就意味著當(dāng)上漲階段的波動(dòng)增大后，大盤股也呈現(xiàn)出“市場化”普遍上漲。至此，假設(shè)四得到證實(shí)。

表8 不同上行程度的小盤股樣本

表9 不同上行程度的大盤股樣本

4 結(jié)語

本文基于2017—2019年上市公司的數(shù)據(jù)，分析了不同市場環(huán)境中，小盤股和大盤股的波動(dòng)差異性。通過上述分析，發(fā)現(xiàn)小盤股在下行市場中個(gè)體表現(xiàn)的差異性較大，而大盤股在下行市場中，初始的個(gè)體表現(xiàn)差異不大，但隨著市場進(jìn)入深度波動(dòng)，其個(gè)體表現(xiàn)逐步拉開差距。而在上行市場中，小盤股個(gè)股的表現(xiàn)差異相對(duì)較小，而大盤股在上行初始階段表現(xiàn)出了一定程度的個(gè)體差異。隨著市場波動(dòng)增大，這種差異逐漸消失。

本文通過了解小盤股和大盤股在不同市場中的波動(dòng)差異性，為投資的風(fēng)險(xiǎn)控制和選股提供一定程度的依據(jù)，也為金融政策制定引導(dǎo)理性投資提供參考。隨著市場投資者自身水平的不斷提升，以及基礎(chǔ)建設(shè)的不斷完善，信息不對(duì)稱性會(huì)進(jìn)一步縮小。監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)考慮如何有效地對(duì)投資者進(jìn)行持續(xù)教育，并制定相關(guān)政策，使市場更加平穩(wěn)地運(yùn)行，避免出現(xiàn)過去熔斷式的非理性市場。